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图像质量评估指标：PSNR / SSIM

时间: 2023-09-06 21:09:26 浏览: 427

VQMT：视频质量测量工具。快速实现以下客观图像质量指标：PSNR、SSIM、MS-SSIM、VIFp、PSNR-HVS

5星 · 资源好评率100%

C++__代码_下载该软件提供了以下客观指标的快速实施： PSNR：峰值信噪比， SSIM：结构相似性， MS-SSIM：多尺度结构相似性， VIFp：视觉信息保真度，像素域版本 PSNR-HVS：考虑对比敏感函数（CSF）的峰值信噪比， PSNR-HVS-M：考虑到对比度敏感函数 (CSF) 和 DCT 基函数的系数间对比度掩蔽的峰值信噪比。在这个软件中，上述指标是在 OpenCV 的帮助下用 C++ 实现的，并基于其开发人员提供的原始 Matlab 实现。该软件的源代码可以在任何平台上编译，只需要 OpenCV 库（core 和 imgproc 模块）。该软件允许在不使用 Matlab 的情况下执行视频质量评估，并且在运行时间方面表现出比 Matlab 更好的性能。

图像质量评估指标中的PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）是常用的两种指标。PSNR用于衡量两张图像之间差异，例如压缩图像与原始图像、复原图像与ground truth。PSNR的最小值为0，数值越大表示两张图像的差异越小。PSNR的计算简单，物理意义清晰，但它不能很好地按人眼的感受来衡量图像的相似度。相比之下，SSIM考虑了人眼感知的特性，可以更好地评估图像的相似性。SSIM通过比较图像的亮度、对比度和结构相似性来度量两张图像之间的相似性。因此，对于评估图像的质量和相似性，可以综合使用PSNR和SSIM这两个指标。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [图像质量评估指标：PSNR / SSIM 原理及Python代码](https://blog.csdn.net/weixin_43605641/article/details/118088814)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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